pandas 条件真假掩码变化值

Question

我有一个值矩阵。我想对列中的值进行排名，然后将排名靠前的值设置为 1，将其他值设置为零。

我尝试使用 nlargest、head 来做到这一点，但我能想到的唯一解决方案是应用 mask 两次。

我的解决方案如下，但是有没有更聪明的方法来做到这一点？

非常感谢

约翰

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([(1, 2, 3),
                   (4, 5, 6),
                   (7, 8, 9),
                   (11, 21, 31),
                   (41, 51, 31),
                   (71, 51, 61),
                   (71, 81, 91)],
                  columns=('value_1','value_2','value_3'))

	value_1	value_2	value_3
0	1	2	3
1	4	5	6
2	7	8	9
3	11	21	31
4	41	51	31
5	71	51	61
6	71	81	91

N = 3 # arbitrary cut off
df = df.rank(ascending=False, axis=0, method='min')
df.mask(df > N, 0, inplace=True)
df.mask(df > 0, 1, inplace=True) # i.e. values not previously masked

结果df

	value_1	value_2	value_3
0	0	0	0
1	0	0	0
2	0	0	0
3	0	0	1
4	1	1	1
5	1	1	1
6	1	1	1

Answer 1

尝试创建布尔值，然后使用 astype

(~(df.rank(ascending=False, axis=0, method='min') > N)).astype(int)

   value_1  value_2  value_3
0        0        0        0
1        0        0        0
2        0        0        0
3        0        0        1
4        1        1        1
5        1        1        1
6        1        1        1

pandas 条件真假掩码变化值

pandas mask change value where condition true and false

python

mask

conditional-statements

pandas